出版年月：

2025年11月

ISBNコード：

978-4-8144-0139-0 (4-8144-0139-6)

頁数・縦：

３５６Ｐ　２４ｃｍ

［要旨］

データレイクは膨大なデータを柔軟に扱える一方で、スキーマ管理の複雑さや性能の低下、ガバナンスの難しさなど多くの課題を抱えてきました。本書は、これらの問題を解決するデータレイクハウスアーキテクチャの全貌を解き明かします。オープンソースのＤｅｌｔａ　Ｌａｋｅを軸に、ＡＣＩＤトランザクション、タイムトラベル、スキーマ進化、データ品質管理といった重要機能をわかりやすく解説します。さらに、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋとの統合、ＢＩやＡＩ／ＭＬへの応用、運用上のベストプラクティスまで、実践的な知識を網羅しています。データエンジニア、アーキテクト、アナリストにとって必携であり、モダンなデータ基盤を設計・構築する上での指針となる１冊です。

［目次］

１章　Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅにおけるレイクハウスフォーマット；２章　Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅを導入する；３章　Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅの操作；４章　Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅエコシステムの詳細解説；５章　Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅのメンテナンス；６章　Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅを利用したネイティブアプリケーションの構築；７章　Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅへのストリーミングの入出力；８章　高度な機能；９章　レイクハウスのアーキテクチャ設計；１０章　パフォーマンスチューニング：Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅでのデータパイプライン最適化；１１章　成功するデザインパターン；１２章　レイクハウスのガバナンスとセキュリティの基礎；１３章　メタデータ管理、データフロー、リネージ；１４章　Ｄｅｌｔａ　Ｓｈａｒｉｎｇプロトコルでのデータ共有

Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅで築く、次世代データ基盤の教科書！本書は、データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト向けに、Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅを活用して信頼性の高いデータレイクハウスを本番環境で運用するための実践的なガイドです。ベストプラクティス、最適化技術、実際のシナリオが含まれており、大規模なＤｅｌｔａ　Ｌａｋｅベースのシステムを導入・維持する際に直面する課題を乗り越える方法を詳しく解説した実践的なガイドブックです。

リー，デニー (リー，デニー)　　 Ｌｅｅ，Ｄｅｎｎｙ

Ｕｎｉｔｙ　Ｃａｔａｌｏｇ、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋ、ＭＬｆｌｏｗのコントリビュータで、Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅのメンテナ、Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓのプリンシパルデベロッパーアドボケート。インターネット規模のデータプラットフォームや予測分析・ＡＩシステムの開発者としての豊富な経験を持つ、実践的な分散システムおよびデータサイエンスの実践的エンジニアである。現在の技術的な専門分野は、ＡＩ、分散システム、Ｕｎｉｔｙ　Ｃａｔａｌｏｇ、Ｄｅｌｔａ　Ｌａｋｅ、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋ、深層学者、機械学習、ゲノミクスなどの技術に注力している

ウェントリング，トリステン (ウェントリング，トリステン)　　 Ｗｅｎｔｌｉｎｇ，Ｔｒｉｓｔｅｎ

Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓのソリューションアーキテクトで、小売業界の顧客を中心に活動している。元データサイエンティストで、ストリーミングアプリケーションの本番化に関するベストプラクティスやｅコマース向けの生成ＡＩアプリケーションの構築などのブログ記事も執筆している。技術的な仕事以外では、読書や海水浴を楽しんでいる。数学の修士号と応用数学の理学士号を持つ

ヘインズ，スコット (ヘインズ，スコット)　　 Ｈａｉｎｅｓ，Ｓｃｏｔｔ

ＤａｔａｂｒｉｃｋｓのＢｅａｃｏｎ（Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓが認定したコミュニティエキスパートや技術的リーダーを指す呼称）であり、１５年以上データ、分散システム、リアルタイムアプリケーションに携わってきた。Ｙａｈｏｏ！にてデータに関するキャリアを開始し、Ｔｗｉｌｉｏ、そして最近ではＮｉｋｅに在籍した。彼はＤａｔａ　Ｃｉｒｃｕｓというコンサルティング会社を経営している

バブ，プラシャンス (バブ，プラシャンス)　　 Ｂａｂｕ，Ｐｒａｓｈａｎｔｈ

Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ認定デベロッパーであり、リファレンスアーキテクチャ、ベストプラクティス、フレームワーク、ＭＶＰ、プロトタイプを構築することで、顧客のユースケースの設計と実装を支援し、顧客がデータを価値に変えることを成功に導く

長谷川　亮 (ハセガワ　リョウ)　　

大手銀行、スタートアップ、外資系ＩＴ、そして複数の戦略コンサルティングファームにて、１０年以上にわたりクラウド、オープンソース、ビッグデータ領域に従事。特にデータチーム構築やＭＬＯｐｓを専門とする。２０２１年よりＤａｔａｂｒｉｃｋｓ　Ｊａｐａｎにてプロフェッショナルサービスおよびトレーニングサービスの立ち上げをリード。現在は複数のスタートアップでＡＩ　Ｎａｔｉｖｅな組織構築、ＡＩ／ＳａａＳプロダクト開発に携わりながら、日本国内におけるレイクハウスとＤａｔａ＋ＡＩガバナンスの導入を推進中

倉光　怜 (クラミツ　サトシ)　　

２０２２年にＤａｔａｂｒｉｃｋｆに入社。自動車・製造業界、通信業界を担当するソリューションアーキテクトのマネージャー。これまで、ＳＩｅｒ、ＡＷＳで自動車業界を中心にクラウドの導入を技術支援。Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ　Ｊａｐａｎ入社後もコネクテッドカー・自動運転、工場ＩｏＴといったビッグデータのアーキテクチャ支援やデータ・ＡＩの活用を推進

小谷　尚太郎 (コタニ　ショウタロウ)　　

２０２２年にＤａｔａｂｒｉｃｋｓ入社、現在シニアソリューションアーキテクト。Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓパートナーの技術支援に従事している。前職では外資の監査法人系コンサルティングファームにて、データサイエンティストとして機械学習を用いた会計監査の高度化支援やＲ＆Ｄ業務、ソリューション開発に携わっていた。早稲田大学大学院修了

竹下　俊一郎 (タケシタ　シュンイチロウ)　　

２０２０年にＤａｔａｂｒｉｃｋｓに入社。金融、小売業界を担当するソリューションアーキテクトでチームマネージャー。これまで一貫してビッグデータ・アナリティクス導入支援やデータガバナンス実装・データ活用推進に従事。レイクハウスこそが我が国のデータ＋ＡＩ文化を変えると本気で思っている人間のつもり（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）